發(fā)布時間：2019-10-21 14:03

【摘要】：目的針對現(xiàn)有的跨場景服裝檢索框架在服裝軀干部分檢索問題上,因服裝款式識別優(yōu)化存在服裝信息丟失和跨場景款式識別的問題,提出一種新的服裝分割方法和基于跨域字典學習的服裝款式識別。方法首先,提出基于超像素融合和姿態(tài)估計相結(jié)合的方法分割出完整的服裝,用完整的服裝進行檢索可以最大限度地保留服裝信息。然后,在服裝款式識別時,通過學習服裝商品數(shù)據(jù)集與日常服裝圖像數(shù)據(jù)的中間數(shù)據(jù)集字典,使其逐漸適應(yīng)日常服裝圖像數(shù)據(jù)的方式,調(diào)節(jié)字典的適應(yīng)性,進而提高不同場景下的服裝款式識別的準確性。另外,由于目前國際缺少細粒度標注的大型服裝數(shù)據(jù)庫,本文構(gòu)建了2個細粒度標注的服裝數(shù)據(jù)庫。結(jié)果在公認的Fashionista服裝數(shù)據(jù)集及本文構(gòu)建的數(shù)據(jù)庫上驗證本文方法并與目前國際上流行的方法進行對比,本文方法在上下裝檢索中精度達到62.1%和63.4%,本文方法在服裝分割、款式識別,檢索方面的準確度要優(yōu)于當前前沿的方法。結(jié)論針對現(xiàn)有的跨場景服裝檢索框架分割服裝不準確的問題,提出一種新的層次服裝過分割融合方法及域自適應(yīng)跨域服裝款式識別方法,保證了服裝的完整性,提高了跨場景服裝檢索及款式識別的精度,適用于日常服裝檢索。
【圖文】：

Vol．22，No．3，March2017360圖1跨域服裝檢索及款式識別的流程圖Fig.1Thewholeframeworkofthecross-sceniroclothingretrievalandrecognitionsystemPr等人［1］使用人體姿態(tài)估計［7］得到人體區(qū)域，并且通過兩步稀疏化編碼實現(xiàn)跨場景服裝檢索;隨后，又提出了一個服裝推薦系統(tǒng)“MagicCloset”［2］，引入了服裝的中間屬性特征，通過潛在支持向量機(latentSVM)訓練分類器，得到服裝推薦排序。Fu等人［3］在文獻［1］的基礎(chǔ)上，利用稀疏編碼過濾背景，提出了保留語義的視覺短語，用倒排索引提高檢索效率。跟其他方法不同，本文利用分割出來的完整的服裝做檢索。因為，日常生活中人們關(guān)注服裝的時候，通常先注意到服裝的整體，然后才是細節(jié)。所以，準確分割出服裝區(qū)域?qū)Ψb檢索是非常重要的。將超像素和人體姿態(tài)估計結(jié)合是目前主流的服裝分割方法，然而由于服裝的多變性和復(fù)雜的背景，簡單的過分割很難達到好的分割效果。因此，本文提出一種由粗到細的超像素分割方法來精確地分割服裝。Kalantidis等人［5］從服裝解析的角度出發(fā)，提出一種新的服裝檢索方法。通過，姿態(tài)估計指導服裝分割，得到的人體分布的priorprobabilitygraph，然后，通過局部敏感哈希(localitysensitiveHashing)標注服裝像素，解析區(qū)域。在檢索前先將服裝分類是一個革命性的創(chuàng)新。Chen等人［4］提出基于人體姿態(tài)的特征提取方法，通過姿態(tài)估計和應(yīng)用條件隨機場(conditionalrandomfield)來計算服裝的語義屬性。Di等人［6］提出細粒度服裝款式識別和檢索系統(tǒng)。但是，這些都是在同一個場景內(nèi)檢索和款式識別，并不適用跨場的服裝檢索。本文提出基于域自適應(yīng)字典學習方法，通過對目標數(shù)據(jù)集的不斷學習優(yōu)化源數(shù)據(jù)集，消

第22卷/第3期/2017年3月李宗民，李妍特，劉玉杰，李華/結(jié)合層次分割和跨域字典學習的服裝檢索361挎包。最后，通過學習E-SVM(exemplar-SVM)［8］來優(yōu)化分割結(jié)果。圖2服裝分割的流程Fig.2Theintroductionofclothingsegmentation((a)coarseover-segmentation;(b)fineover-segmentation;(c)mergenceofhierarchicalsuperpixels)2．1人體姿態(tài)估計在服裝檢索及款式識別中，第1步就是要確定服裝位置［1，4］。本文利用姿態(tài)估計方法［7］確定服裝位置。在線下學習了上身和下身的模型，上身模型19片，下身模型11片。圖3展示了2個人體姿態(tài)估計結(jié)果。圖3人體姿態(tài)估計Fig.3Poseestimation對于一幅圖像I，在上身提取Nu=19個局部面片，下身Nl=11個局部面片，上下身面片分別記為PU={pu1，…，pu19};PL={pL1，…，，pL11}。面片的順序是固定的，例如:上身第1個面片是額頭的位置;下身最后一個面片是左腳踝。2．2服裝分割步驟從復(fù)雜的背景分割出服裝是精確服裝檢索的關(guān)鍵步驟。為了能快速分割出服裝圖像，首先對圖像進行預(yù)處理，生成超像素塊。由于服裝圖像相對復(fù)雜，粗的過分割會導致超像素塊過小，很難通過姿態(tài)估計獲得完整的服裝。而細的過分割，容易導致服裝區(qū)域和背景的錯分。為了克服以上缺陷，本文用基于圖論的方法［9］進行由粗到細的過分割，準確地預(yù)處理圖像，得到相對整齊的超像素圖像Sinit={s1，…，sk}。其中，si代表第i個超像素。盡管如此，實驗中還發(fā)現(xiàn)，在分割過程中無論閾值函數(shù)以及超像素尺度設(shè)置的多寬泛，依然會存在不理想的分割區(qū)域，特別是不相鄰的服裝超像素，更是無法得到完整服裝區(qū)域。所以，對超
【作者單位】： 中國石油大學(華東)計算機與通信工程學院;中國科學院計算技術(shù)研究所;
【基金】：國家自然科學基金項目(61379106) 山東省自然科學基金項目(ZR2009GL014,ZR2013FM036,ZR2015FM011) 山東省中青年科學家獎勵基金項目(BS2010DX037) 中央高�；鹂蒲谢鹉�(13CX06007A,14CX06010A,14CX06012A) 浙江大學CAD&CG國家重點實驗室開放課題(A1315)~~
【分類號】：TP391.41

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本文編號：2551418